导读:本文包含了立方体结构论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:社交媒体,微信,项目学习,混合式学习
立方体结构论文文献综述
阮祥兵[1]（2019）在《社交媒体与项目融合学习模式的构建与应用——以微信支持下的立方体结构承重项目为例》一文中研究指出微信是移动互联网环境下实施混合式学习的优质平台,本文针对传统课堂项目学习的问题,构建了微信支持下的项目学习模式。该模式在社交媒体与项目融合所形成的实践、技术、交互丰富的学习环境下,学习过程线上线下交替,关键环节课内进行,知识获取前置,互动与引导贯穿全程,创生作品与创生知识并进,开展跨时空、跨媒介和跨学科的整体性学习,促思赋能,建构意义,提升学生核心素养。以立方体结构承重项目为例的教学实践和实施效果分析表明,该模式对优化教学结构、改善项目学习效果具有积极的促进作用。(本文来源于《数字教育》期刊2019年02期）
金丹,刘红美,张艳娟[2]（2018）在《交换超立方体结构性质的一些注记》一文中研究指出交换超立方体EH(s,t)(s≥1,t≥1)作为超立方体的变型结构,是在(s+t+1)维超立方体Qs+t+1的基础上删除一系列的边得到的。交换超立方体EH(s,t)的边数几乎是Qs+t+1边数的一半,它不仅保持了超立方体的许多优良性质,而且实现了网络功能和硬件开销的平衡。本文主要探讨交换超立方体的结构性质,研究交换超立方体EH(s,t)的点传递性问题,给出了EH(s,t)的点之间的传递映射;同时分析了EH(s,t)与EH(t,s)之间的同构关系,并且给出了他们之间的所有同构映射。(本文来源于《南阳理工学院学报》期刊2018年02期）
宋石磊,宋君强,任开军[3]（2014）在《气象数据归档与查询系统超立方体结构并行算法设计》一文中研究指出气象归档与查询系统(MARS)是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)开发的用于多种类海量气象数据管理的框架,其核心是利用多维数据模型和数据立方体来组织和管理气象数据。重点研究了MARS系统的主要架构及其超立方体结构的数据索引方法,在此基础上提出了一种大数据背景下数据立方体的元数据查询优化和并行计算方法。实验表明,该方法能够有效缩短大数据量查询及归档情况下的系统响应时间。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2014年12期）
师智斌,高献卫,刘忠宝[4]（2014）在《一种包含属性蕴含语义的数据立方体结构》一文中研究指出为降低数据立方体结构的复杂度及提高数据立方体的查询效率,深入挖掘数据内部关系,研究包含属性蕴含语义的数据立方体构建和查询技术.通过研究从完整形式背景中获取属性蕴含语义以及由属性蕴含确定概念内涵的方法,提出包含前件是真前提的属性蕴含语义的数据立方体结构:SDC-AI,提出SDC-AI的构建、查询处理和增量维护方法.经过理论分析和实验验证,SDC-AI结构包含所有聚集概念,并记录基本表中的属性蕴含语义,使查询响应时间大大缩小,可用于主流的关系数据库系统.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2014年05期）
贺旭[5]（2012）在《超立方体结构在叁维片上网络中的实现与性能分析》一文中研究指出随着半导体工艺的飞速发展，电子元器件特征尺寸的减小，人们在单个芯片上可以集成越来越多的知识产权(Intellectual Property，IP)核。基于传统总线结构的片上系统(System on Chip，SoC)已经无法满足日益增长的通信需求。为了解决总线结构的通信瓶颈问题，片上网络(Network on Chip，NoC)作为一种新的芯片体系结构被提出。NoC的核心思想是将计算机网络技术移植到芯片设计中来。NoC和传统计算机网络有很多相似之处，但由于它是在单个芯片上实现的微型网络，需要考虑功耗和面积限制，以及复杂连线带来的时钟周期增长等问题。为了进一步提高NoC的性能，叁维(three dimensions,3D)NoC的概念被提出，3D封装技术能缩短芯片上IP核之间的通信距离，减少延时，降低功耗，提高系统性能。因此研究适合在叁维结构中布局的NoC拓扑结构具有重要的意义。在此研究背景下，本文主要进行了以下几个方面的研究工作：首先，本文介绍了Mesh等五种经典NoC拓扑结构，详细总结了3D Mesh和3D Torus的拓扑结构及其路由算法。通过实验仿真，评估了3D Mesh和2D Mesh的网络性能，在同等网络规模下，3D Mesh比2D Mesh有更好的网络性能。其次，超立方体拓扑结构具有优良的特性且适合在叁维芯片中布局，本文实现了基于超立方体结构的叁维片上网络，一方面结合了叁维架构的优势，另一方面克服了超立方体结构在二维芯片中不易布局的缺点。理论分析表明，在吞吐量、网络平均延时、网络直径及功耗方面超立方体结构优于3D Mesh结构，在物理实现难度和芯片面积开销方面超立方体结构劣于3D Mesh结构。最后，利用实验仿真，在均匀负载、局部负载和热点负载模式下将超立方体结构与3D Mesh结构进行网络性能与功耗的比较。实验结果表明，当包注入率较低时，两者网络性能相当。随着包注入率的增大，超立方体结构比3D Mesh结构有更好的网络性能。另外，在叁种负载模式下，超立方体结构的平均功耗比3DMesh结构分别降低了14.7%、2.3%、15.2%。(本文来源于《湖南大学》期刊2012-02-20）
李罡,张静远,张亚平,张宁[6]（2011）在《基于侏儒立方体的保持语义的数据立方体结构》一文中研究指出在侏儒立方体研究的基础上,提出了一种新的能够保持语义的立方体结构。这种结构改变了侏儒立方体对聚集数据的存储方式,在保持基本立方体上卷、下钻语义的前提下,尽量地去除前缀冗余、后缀冗余,节约存储空间,保证立方体清晰的结构,并且拥有比侏儒立方体更高的存储效率和查询响应速度,对点查询和范围查询能够快速地返回结果,对大数据量情况下的稀疏立方体具有良好的支持。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2011年09期）
袁正午,程宇翔,梁均军,李林[7]（2011）在《一种高效流立方体结构》一文中研究指出流立方体是一种通过H-tree结构实现的,通过H-cubing算法计算每个立方单元格的立方体结构。由于H-tree中的子节点是无序的,H-cubing算法的局限性导致其不能有效地进行数据流的查询和在线分析以及等高级操作。针对这一问题,提出一种新的基于ANH-tree的流立方体实现方法,该方法在H-tree的基础上,使用平衡二叉树索引无序节点并在相关节点直接建立链接来加快节点访问速度和立方单元格的计算速度,并在此基础上给出了与新结构对应的创建和查询算法,实验表明ANH-tree结构在CPU时间和内存空间等方面的性能远远优于H-tree。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2011年17期）
赵秦怡,羊海潮[8]（2010）在《基于对象立方体结构的类描述规则挖掘》一文中研究指出在类描述规则中,特征规则用于描述目标类中对象的特征,区分规则用于区分一个类及其对比类。研究基于对象立方体结构的类描述规则表示及其发现方法。通过实验验证该方法的可行性,得到用高层概念表示的类描述规则,该规则有助于用户对特定类进行识别。(本文来源于《计算机工程》期刊2010年04期）
赵秦怡[9]（2010）在《基于对象立方体结构的高层关联规则挖掘方法研究》一文中研究指出在属性的高层概念上发现的关联规则为高层关联规则,对基于对象立方体结构的高层关联规则挖掘方法进行了研究.提出了一种挖掘高层关联规则的算法,并用算法进行了实验,得到的关联规则可以为用户提供一些常识性的知识,对高层决策有较大的帮助.(本文来源于《云南民族大学学报(自然科学版)》期刊2010年01期）
赵秦怡[10]（2009）在《基于对象立方体结构的决策树分类挖掘方法研究》一文中研究指出面向对象数据库中的对象分类是指对任务相关对象集中的对象进行分类,从而得到分类规则。将任务相关对象集进行泛化可以避免分类规则的过度适应,并能提高分类精确度。用该方法对基于对象立方体结构的决策树分类方法进行了研究。(本文来源于《大理学院学报》期刊2009年08期）
立方体结构论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
交换超立方体EH(s,t)(s≥1,t≥1)作为超立方体的变型结构,是在(s+t+1)维超立方体Qs+t+1的基础上删除一系列的边得到的。交换超立方体EH(s,t)的边数几乎是Qs+t+1边数的一半,它不仅保持了超立方体的许多优良性质,而且实现了网络功能和硬件开销的平衡。本文主要探讨交换超立方体的结构性质,研究交换超立方体EH(s,t)的点传递性问题,给出了EH(s,t)的点之间的传递映射;同时分析了EH(s,t)与EH(t,s)之间的同构关系,并且给出了他们之间的所有同构映射。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
立方体结构论文参考文献
[1].阮祥兵.社交媒体与项目融合学习模式的构建与应用——以微信支持下的立方体结构承重项目为例[J].数字教育.2019
[2].金丹,刘红美,张艳娟.交换超立方体结构性质的一些注记[J].南阳理工学院学报.2018
[3].宋石磊,宋君强,任开军.气象数据归档与查询系统超立方体结构并行算法设计[J].计算机工程与科学.2014
[4].师智斌,高献卫,刘忠宝.一种包含属性蕴含语义的数据立方体结构[J].小型微型计算机系统.2014
[5].贺旭.超立方体结构在叁维片上网络中的实现与性能分析[D].湖南大学.2012
[6].李罡,张静远,张亚平,张宁.基于侏儒立方体的保持语义的数据立方体结构[J].计算机应用研究.2011
[7].袁正午,程宇翔,梁均军,李林.一种高效流立方体结构[J].计算机工程与应用.2011
[8].赵秦怡,羊海潮.基于对象立方体结构的类描述规则挖掘[J].计算机工程.2010
[9].赵秦怡.基于对象立方体结构的高层关联规则挖掘方法研究[J].云南民族大学学报(自然科学版).2010
[10].赵秦怡.基于对象立方体结构的决策树分类挖掘方法研究[J].大理学院学报.2009